知鸦日报2025-03-26

Manus AI作为全球首款通用型AI Agent，展示了多Agent协同、记忆管理和端到端训练等技术的进化。它通过智能规划与执行复杂任务，提升了用户体验，但仍面临记忆与上下文管理的挑战。未来，AI Agent需强化自我评估、跨环境能力和自主学习，以应对更复杂的应用场景。AI时代，个人需转型为“AI领导者”，适应技术与工作模式的变革。

人工智能领域，检索增强生成（RAG）技术通过结合检索与生成，显著提升了信息检索的准确性和效率。RAG利用向量数据库存储知识，结合大模型生成答案，解决了知识局限性和幻觉问题。其关键技术包括文本清洗、向量嵌入、召回优化等。RAG在高质量答案生成、可扩展性、可解释性和成本效益方面表现出色，但依赖检索模块和知识库，推理耗时较长。提示词工程和模型微调（如LoRA）进一步优化了大模型性能。

信也通过 SQL 表级血缘分析与质量评分机制，有效应对集群资源紧张问题。利用 ANTLR4 工具解析 SQL，精准识别表间血缘关系并进行质量评分，提前拦截慢 SQL，优化查询效率。方案支持多种 SQL 引擎，结合 Hive 元数据和 Impala 的 explain 解析，进一步提升 SQL 执行前评估的准确性，助力业务高效运行。

面对商品系统与营销活动的结合问题，前端加载慢、搜索卡顿成为痛点。ES的join功能虽可行，但性能不佳。推荐反向建模，建立“活动-商品”索引，查询快、扩展强。宽表模式适合活动简单场景。实操中，建索引、写数据、查数据、分页优化是关键。后端ES搜索，提升效率，优化用户体验。

MCP（Model Context Protocol）是Anthropic推出的开源协议，旨在实现大型语言模型与外部数据源和工具的无缝集成。它采用客户端-服务器架构，支持资源、提示和工具的标准化调用，提升模型的灵活性和安全性。通过MCP，开发者可以快速连接模型与多样化数据源，降低开发复杂度，推动AI应用的标准化和生态扩展。

本文详细介绍了DeepSeek大模型的发展历程、技术路线及性能优势。DeepSeek-V3和R1分别专注于通用任务和复杂推理，具有低成本、高性能特点，尤其在数学、代码等领域表现突出。其技术核心包括MoE、MLA架构及多步token预测，显著提升了推理效率。DeepSeek的开源策略和低成本API调用进一步推动了AI大模型行业的竞争与创新。

小狗歪头不仅可爱，背后还有科学原因！它们歪头是为了更清楚地看到主人的面部表情，尤其是眼睛，因为它们的长鼻子会遮挡部分视野。此外，歪头还能帮助它们更好地定位声音来源，尤其是那些耳朵松软的狗狗。这种行为也可能是它们在努力理解和记忆主人的话语。下次看到狗狗歪头，别忘了夸夸它哦！